RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Труды института системного программирования РАН // Архив

Труды ИСП РАН, 2021, том 33, выпуск 2, страницы 137–148 (Mi tisp590)

Классификатор изображений транспортных средств для определения корреляции их воздействия со смещением координат моста

В. Флорес-Фуэнтес

Автономный университет Нижней Калифорнии

Аннотация: Современные компьютерные технологии открывают возможности для инноваций в широком спектре приложений. На смену традиционным подходам, в основе которых лежат визуальные и ручные методы, все чаще приходят автоматизированные процессы за счет использования киберфизических систем. Настоящая работа является примером этой тенденции и посвящена использованию машинного зрения на основе глубокого обучения для классификации действующих нагрузок на мосты и поддержки систем оптического сканирования для мониторинга состояния строительных конструкций. Система оптического сканирования контролирует состояние строительных конструкций (здания, мосты, дамбы и т.д.) путем измерения возможного смещения координат характерных точек, что позволяет выявить аномальное поведение конструкции, возможно, связанного с ее повреждением. При анализе мостовых конструкций использование подобной оптической сканирующей системы несколько затруднено из-за проезда транспортных средств по мосту, что вызывает его колебания. Причем эти колебания моста и, соответственно, смещения координат не обязательно связаны с повреждением моста. Таким образом, требуется классификатор нагрузок на мост для определения корреляции измеряемых смещений координат характерных точек с колебаниями, вызванными взаимодействием с ним транспортных средств, чтобы отличить нормальное поведение конструкции от аномального состояния и выявить тенденции, указывающие на нежелательную деформацию моста, или спрогнозировать поведение моста во времени под действием нагрузки.

Ключевые слова: структурный мониторинг состояния, глубокое обучение, мост, машинное зрение, классификатор, киберфизические системы.

DOI: 10.15514/ISPRAS-2021-33(2)-8



© МИАН, 2024